日企删协议印企更名：全球借鉴中国AI引讨论

中国一开源，印韩就自研，国产大模型正在成为全世界套壳AI的重灾区。

最近，印度和韩国的AI圈子突然变得热闹了起来。印度那边，一家名叫“萨尔瓦姆AI（Sarvam AI）的印度初创企业接连放出了两个大模型，一个拥有300亿参数，另一个拥有1050亿参数，萨尔瓦姆宣称，它们在多项基准测试中已经把中国的DeepSeek R1等AI给甩在了身后。还有一家名叫169PI的印度AI初创公司也不甘示弱，推出了一个拥有320亿参数的轻量级模型“阿尔皮”（Alpie），比较对象同样是DeepSeek，说它在数学推理能力上已经超过了DeepSeek V3。

韩国那边的阵仗更大，LG发布了一款名为K-EXAONE 2.0的自研大模型，总参数高达7500亿，是韩国迄今研制过的体量最大AI；另一家韩国企业SK电讯同期推出的A.X K2大模型也有6880参数。

一时间，“印度自研AI崛起”“韩国主权AI突破”之类的说法满天乱飞，仿佛一夜之间，这两个国家就在AI领域摸到了能和中国“平起平坐”的门道。但这个热闹只维持了不到一天，技术社区里很快就有人开始扒它们的代码，结果越扒越尴尬。

169PI的“阿尔皮”被扒出来压根不是从零训练的，而是在DeepSeek-R1和千问-32B这两款中国开源大模型的基础上做的蒸馏和微调，只是换了个名字号称“自研”而已。而另一家印度初创企业萨尔瓦姆的模型架构，也被发现大量借鉴了DeepSeek的MoE设计。所以从根本上讲，这两款印度AI都是DeepSeek的换皮之作，在DeepSeek的基础上做加法，能取得比原版更好的测试成绩也没什么可奇怪的。

事实上，这种“名为自研，实为换皮”的操作不独独印韩，最近两年在全球的AI圈子里早就是固定节目了。今年6月，巴西里约热内卢市政府旗下的IT公司发布了一款叫Rio 3.5的模型，号称在多项测试里斩获了SOTA性能，被誉为“里约之光”。结果发布之后不到24小时，就被人扒出根本就是上海创智学院旗下的Nex N2 Pro和阿里千问Qwen-3.5两款中国大模型的缝合怪。更离谱的是，只要你把提示词里的“你是Rio”给删掉，那么这款模型有79%的概率会自报家门说“我是Nex”。

这种集体套壳现象的背后，隐藏着一个相当现实的商业逻辑，那就是中国开源模型的性价比，已经高到了让人无法拒绝的地步。

DeepSeek的输入成本可以低至每百万tokens 0.19到1.74美元，输出成本0.51到5.4美元。而OpenAI的GPT-5.5系列，输入成本在5到12美元之间，输出成本更是高达30到54美元。对于很多基础任务来说，使用昂贵的美国前沿模型就像试图在拥堵的城市道路上开跑车，纯粹是资源浪费。中国模型用十分之一的成本，就能提供接近顶尖闭源模型90%的能力，这对全球中小企业和发展中国家的开发者来说，几乎是唯一理性的选择。

更重要的是，DeepSeek、千问、Kimi这些中国AI大模型都是开源。企业可以自由下载、修改、部署到本地服务器上，数据主权完全掌握在自己手里。对于许多担心自家数据出境风险的外国企业来说，这种“数据不出境”的解决方案，比使用美国公司的闭源云服务要安全得多。

但这也导致了一个非常耐人寻味的现象。以印度为例，印度政府一边高调宣传所谓的“印度自研AI”，投入巨资扶持企业开发国产大模型；而另一边，印度企业却在大量采购和部署中国的开源大模型。

从国家战略层面看，“技术主权”是印韩这些AI欠发达国家的一个必须讲好的政治故事。韩国政府砸了5300亿韩元搞国家级AI竞赛，目标就是要打造所谓的“纯韩国血统”的大模型，跻身全球AI前三。印度也在大力推进AI自主化，试图摆脱对外部技术的依赖。在自主研发能力在短期内追不上夸大的宣传口径的时候，换皮套壳就成了最方便的捷径。这样既能向国内民众交差，又能在资本市场上讲故事，套取几十甚至上百倍的估值溢价。

此外，中国企业的开源实践和中国国家的顶层设计是高度契合的，通过向全球各国，特别是全球南方国家提供高性价比、可自主部署的AI发展新范式，中国正在输出一种事实上的公共产品。而这种广泛的全球采用，则反过来进一步巩固了中国AI在世界上的基础设施地位。

所以，当我们看到印韩等国的企业纷纷套壳中国模型的时候，其实没必要只把它们当成笑话来看，这对中国来说是件好事，它意味着中国在AI领域已经从追赶者变成了引领者，从被制裁的对象，变成了全球开发者都绕不开的基础设施。印韩政府会继续高喊“AI主权”的口号，印韩企业也会继续偷头换皮然后假装自主研发，但商业现实终究会战胜政治叙事。事实终将证明，在绝对的技术领先和商业理性面前，一切夸大其词的政治口号皆是虚无，唯有生态和成本才是永恒。